AI端侧芯片行业报告：算-存-连，半导体侧迎来AI大机遇（19页）

行业报告下载 2025年11月07日 07:20 管理员

终端的智能化是历史的必然，AI 加速了智能化的过程。端侧 AI 作为对于算力、存力、连接有着高要求的技术创新，对硬件配置提出高要求，因此 AI 终端将优先出现在硬件设计等打磨成熟的现有智能终端体中，如手机、PC、汽车、可穿戴、机器人等领域。软、硬件的技术突破与生态协同让端侧 AI 成为可能。NPU 算力爆发式增长，从骁龙 855 的 7TOPS 到 8Gen4 的 80TOPS， 3 年 20 倍增长；内存带宽突破，如 LPDDR5X 较 LPDDR5 提升 33%，满足百亿模型加载；模型小型化技术让 70 亿参数模型可在手机运行。 AI 终端，算力是核心指标。根据 Canalys 的定义，AI 手机硬性标准：1）专用 AI 计算单元：SoC 需集成 NPU/TPU 等专用硬件；2）端侧大模型运行能力：支持本地部署 LLM 及生成式 AI 模型；3）推理速度要求：端侧 LLM 推理性能需＞10 token/s；4)图像生成时效＜2 秒；因此终端异构混合（CPU+NPU+GPU）算力是 AI 规模化落地的必然要求。从旗舰级芯片性能梳理来看，主要应用于手机、PC、XR 算力等 soc 芯片企业还是以海外大厂如高通、联发科、苹果等为主，国内厂商在手机、PC 等领域起步较晚，但在端侧 IOT 领域表现优异，尤其是原来在音视频、机顶盒、安防监控等 IOT 领域深耕的厂商，有望在眼镜、耳机、手表、玩具、汽车、机器人等 AIOT 领域实现高速成长。端侧 AI 对存储小型化、高性能以及低功耗提出了极高的要求，存算一体技术如三星 PIM 方案、华邦 CUBE 方案有望解决存储墙问题。连接方面看好多模无线连接 AI SOC 快速成长。以乐鑫科技为例，公司产品以“处理+连接”为方向，在物联网领域目前已有多款物联网芯片产品系列， “处理”以 SoC 为核心，包括 AI 计算，“连接”以无线通信为核心，目前已包括 Wi-Fi、蓝牙和 Thread、Zigbee 技术，产品边界进一步扩大。泰凌微也发布自愿性披露公告，公司 TL7 系列端侧 AI 芯片进展顺利。

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